# create by fanfan on 2020/3/27 0027
from keras.models import load_model
model.save("my_model.h5")
del load_model
model = load_model('my_model.h5')



#如果您只需要保存模型的结构，而非其权重或训练配置项，则可以执行以下操作：
# 保存为 JSON
json_string = model.to_json()

# 保存为 YAML
yaml_string = model.to_yaml()
from keras.models import  model_from_json
from keras.models import  model_from_yaml

model = model_from_json(json_string)
model = model_from_yaml(yaml_string)


# 如果您只需要 模型的权重，可以使用下面的代码以 HDF5 格式进行保存。
model.save_weights('my_model_weights.h5')
model.load_weights('my_model_weights.h5')

#如果你需要将权重加载到不同的结构（有一些共同层）的模型中，例如微调或迁移学习，则可以按层的名字来加载权重
model.load_weights('my_model_weights.h5',by_name=True)
